基于Landsat 8地表温度的单窗反演——以九江市为例

陆地表面温度被认为是城市环境分析的重要指标之一。目前,利用热红外遥感技术反演地表温度是获取有关区域地表温度信息的一个有效可行的方式。针对不同热红外传感器,国内外很多学者做了大量的相关实验,其中以覃志豪单窗算法精度相对较高;因此,采用覃志豪单窗算法反演地表温度,从而分析九江市的热度情况。实验结果显示,九江市2014年10月份气温在9~23℃区间,与实测温度接近,对九江市热岛研究具有一定的参考意义。     

MODIS数据反演地表温度劈窗算法比较

利用劈窗算法反演地表温度最早主要应用于NOAA-AVHRR数据,随着MODIS传感器的升空,其数据正在得到越来越广泛的应用.由于MODIS传感器自身具有水汽观测能力,可以为劈窗算法提供实时的水汽含量以及大气透过率等参数,更加方便了劈窗算法的应用.本文选用了Becker(1987), Sobrino(1991)以及覃志豪(2005) 3种劈窗算法,应用MODIS 1B数据进行地表温度的反演,并利用MODTRAN进行算法精度检验,结果表明Becker算法在不同水汽含量以及地表温度情况下,都保持了较高的精度,适用性较广.同时选取了冬季和夏季两景MODIS图像,将反演结果与NASA的地表温度产品进行比较,结果表明Becker算法更接近标准产品值.综合这2种比较方法,认为Becker算法较其他2种算法更有优势.     

利用HJ-1B模拟数据反演地表温度的两种单通道算法

现有的两种单通道算法（覃志豪单通道算法和Jimenez-Munoz＆Sobrino单通道算法）都是针对LandsatTM提出的,中国即将发射的HJ-1B卫星传感器也仅有一个热红外波段,要想应用这两种算法对HJ-1B数据进行地表温度的反演,需要根据HJ-1B热红外波段的通道响应函数来重新得到算法中的经验关系．文中针对HJ-1B卫星传感器对这两种算法进行了修订,通过大气辐射传输软件MODTRAN4模拟数据对算法进行了精度评价和参数的敏感性分析．并在此基础上考虑HJ-1B卫星传感器的噪声等效温差（NE△T）和各种参数的估计误差对算法进行了综合误差分析,发现在NE△T≤0．3K的情况下,覃志豪单通道算法平均综合误差为1．14K,而Jimenez-Munozoz＆Sobrino单通道算法平均综合误差为0．94K．基于模拟的HJ-1B热红外波段数据,采用修订后的算法进行了地表温度的反演实验,通过对反演结果的分析,发现覃志豪单通道算法反演的地表温度比模拟的地表温度低1．2K左右,而Jimenez—Munozoz＆Sobrino单通道算法比模拟的地表温度低0．8K左右．从算法验证和应用的结果来看,修订的这两种算法可以方便地应用到对HJ-1B热红外波段数据的地表温度反演．     

基于TM数据的地表比辐射率反演方法对比分析

介绍了两种基于LandsatTM数据的地表比辐射率估计方法,即Sobrino等提出的NDVITEM方法与覃志豪等的估计方法,并以锡林郭勒盟西乌珠穆沁旗西部为研究对象,分别应用两种方法实现了该地区在LandsatTM热红外波段范围内地表比辐射率的定量反演.采用精度为0.01的MODISLSE产品对两种方法的反演结果进行精度比较,结果发现,对于该研究区的地表组成特点,采用覃志豪等的模型估计地表比辐射率的结果优于Sobrino等的结果.     

南昌市地表指数与热岛效应相关性研究

选取2013年和2017年landsat8的2期南昌市影像图,采用监督分类提取地表覆盖物信息,使用动态遥感监测法分析2期影像图4年地表覆盖物信息的变化。使用大气校正法、单窗算法、劈窗算法反演地表温度,发现单窗算法精度较高,操作简便,更适用于南昌市地表温度的反演。应用地表温度与地表指数(NDVI、MNDWI、NDBI)进行相关性分析,得出各指标对城市热岛效应的影响。研究表明LST与NDVI呈负相关;NDBBI与LST呈正相关;MNDWI会影响城市热岛效应。     

基于实测值的Landsat 8水面温度反演算法对比——以太湖为例

水面温度是影响湖泊物理、化学、生物和生态过程的关键因素,遥感反演可以扩展获取水面温度的空间尺度,现有研究多选择表层水温或其他温度产品而非实际水面温度来验证遥感反演结果。为获取太湖水面温度的最佳反演算法,首先量化水面温度与水下20 cm和50 cm水温的差异,再基于太湖四季典型日期的Landsat 8热红外数据,利用辐射传输方程法（radiative transfer equation, RTE算法）、覃志豪单窗算法（mono-window algorithm, MW算法）、Offer Rozenstein劈窗算法（split window, SW1算法）和Jiménez-Mu?oz劈窗算法（SW2）反演水面温度,以实测值验证反演结果。结果表明：太湖水面温度与表层水温存在显著差异,白天水面温度分别比20 cm和50 cm深处水温高3.6 K和5.6 K,Landsat 8过境时刻水面温度分别比20 cm和50 cm深处水温高2.7 K和2.9 K;以实测值为准,SW2算法对太湖水面温度的反演效果最佳,绝对误差范围为0.1~1.4 K,MW和RTE算法次之,SW1算法反演效果最差,在低温/高温时的反演值较实测值偏低/高2.0~3.0 K;四种算法均能反演出太湖水面温度的时间变化,但难以量化其空间格局。     

厦门市地表温度与植被覆盖关系定量研究

以福建省厦门市为研究区,基于2015年的Landsat 8遥感影像数据进行4种不同算法的地表温度反演,并对4种算法的结果进行精度验证,选择一种精度最高的算法的结果与植被覆盖度进行回归分析,探讨不同下垫面的植被覆盖度与地表温度的关系.结果表明:在本研究区内,使用单窗算法反演地表温度结果与对比数据更为接近,精度相对较高.地表温度与植被覆盖度之间具有明显的相关关系,植被覆盖度能够有效降低地表温度.在不同的植被覆盖度范围内,对地表温度降温效果不同,当整体植被覆盖度水平较低时,植被覆盖度的增加能够更加明显地降低地表温度.不同的下垫面类型植被覆盖度与地表温度之间有很好的对应关系,植被覆盖度越高的下垫面类型,温度越低.     

基于LandsatTM／ETM＋的天津地区地表温度时空分布特征研究

以天津地区为研究对象,利用单窗算法对1993年、2001年和2009年3景LandsatTM／ETM＋遥感影像数据进行地表温度反演,将反演结果进行标准差分类后得到地表温度等级图．通过对不同时期地表温度分布进行时空分析,得到天津地表温度高温区在1993年到2009年期间主要集中在中心城区、滨海新区以及两者之间道路沿线等区域,其中,中心城区高温区不断加剧,滨海新区高温区从无到有、由弱到强,变化非常明显．分析结果表明：天津地表温度的空间分布与城市空间结构基本吻合,变化趋势与城市发展基本一致．     

基于MODIS数据的湖北省地表温度反演研究

利用遥感影像获取地表温度信息,对于监测地表状况和生态环境变化有重要意义.利用MODIS影像和劈窗算法计算了反演地表温度的关键参数:大气透过率和地表比辐射率,并针对湖北省水域单独提取出水体像元来计算地表比辐射率,估算出湖北省地表温度,与地面同步实测数据比较表明,平均误差为0.51℃,精度比较高.     

基于MODIS的祁连山区陆面温度反演算法比较

基于MODIS影像,利用7种分裂窗算法对祁连山区的陆面温度参数进行了反演.通过算法间直方图对比、算法间RMS误差分析,认为Becket-Li(1990)的算法比较适合本研究区的陆面温度反演.不仅和其他算法反演结果的相对误差较小,精度上可以保证,而且算法简单,不用考虑大气水汽含量对算法造成的误差影响.通过分裂窗算法误差估计,研究区分裂窗算法反演地表温度的精度为0.5～2.7℃,其中水体和冰川积雪的估算误差较小,而植被和裸土的混合地表误差较大.